إطلاق Kimi K3.1 Pro بقدرات متقدمة في البرمجة وإنشاء النماذج ثلاثية الأبعاد

أعلنت شركة Moonshot AI إطلاق نموذج الذكاء الاصطناعي Kimi K3.1 Pro، وهو أول نموذج ضمن سلسلة K3.1 الجديدة، مع تحسينات في البرمجة وتحليل البيانات المالية وإنشاء النماذج ثلاثية الأبعاد وتنفيذ المهام المعقدة باستخدام الوكلاء الذكيين. ويدعم النموذج نافذة سياق تصل إلى مليون رمز، ما يتيح له التعامل مع كميات كبيرة من المعلومات ضمن المهمة الواحدة.

وكشفت الشركة بالتزامن عن إصدار Kimi K3.1 Pro Highspeed، الذي تفيد بأنه يوفر سرعة أعلى بمقدار مرتين إلى ثلاث مرات مقارنة بالإصدار الأساسي. ويتوفر الإصداران عبر موقع Kimi وتطبيقاته، إلى جانب منصتي Kimi Work وKimi Code وواجهة API للمطورين، مع التخطيط لإصدار أوزان النموذج كاملة في 4 نوفمبر 2026.

تحسينات في البرمجة وتنفيذ المهام المعقدة

يركز Kimi K3.1 Pro على المهام البرمجية التي تتجاوز كتابة مقاطع قصيرة من الشيفرة، لتشمل بناء مشروعات كاملة، وتصحيح الأخطاء، واستخدام الأدوات، ومتابعة العمل عبر خطوات متعددة حتى الوصول إلى نتيجة قابلة للاستخدام.

وتوضح Moonshot AI أن النموذج يقدم نتائج أفضل في تطوير واجهات المواقع والتجارب التفاعلية ومشروعات الألعاب، مع اهتمام أكبر بالتنسيق البصري والخطوط والحركة. كما يستطيع العمل مع محركات تطوير الألعاب مثل Unity وUnreal Engine وGodot، والاستعانة بالبحث عبر الإنترنت وإنشاء الأصول ثلاثية الأبعاد ضمن المشروع نفسه.

وفي اختبار Terminal-Bench 4.0، الذي يقيس قدرة وكلاء البرمجة على تنفيذ مهام واقعية باستخدام سطر الأوامر، سجل النموذج 65.7%، متقدمًا على GPT-6 Astra الذي سجل 58.2%، وقريبًا من Claude Opus 5.5 الذي حقق 66.4%، وفق الأرقام التي أوردتها الشركة.

أما في اختبار Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon الداخلي، المخصص لتقييم تنفيذ المهام البرمجية متعددة الخطوات واستخدام الأدوات وحل المشكلات الهندسية، فقد ارتفعت النتيجة من 55.95% في Kimi K3 إلى 61.2% في الإصدار الجديد.

وتعرض الشركة مثالًا أكثر تعقيدًا على هذه القدرات، إذ عمل النموذج على تطوير محاكاة لحركة المشي باستخدام نموذج تشريحي مفتوح المصدر. وخلال التجربة، حلل نتائج التشغيل، وشخّص مشكلات في الحسابات المتعلقة بعضلات الكتف، ثم صحح 36 خطأ وأعاد تدريب نظام التحكم، حتى تمكن النموذج الافتراضي من المشي بخطوات متعاقبة لمدة 11.2 ثانية. ويعكس المثال قدرة النموذج على مراجعة نتائج التنفيذ وتعديل الحل بدل الاكتفاء بإنتاج الشيفرة الأولية.

إنشاء النماذج ثلاثية الأبعاد من النصوص والصور

تُعد النمذجة ثلاثية الأبعاد من أبرز المجالات التي ركزت عليها الشركة في الإعلان عن Kimi K3.1 Pro. إذ يستطيع النموذج الاستفادة من وصف نصي أو رسم أولي أو صورة مرجعية لفهم الشكل والنسب والعلاقات المكانية، ثم إنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد يمكن استخدامه في التصميم أو التطوير.

وفي اختبار BenchCAD، الذي يقيس إعادة بناء الأجسام ثلاثية الأبعاد اعتمادًا على صور من زوايا مختلفة وتوليد شيفرة التصميم بمساعدة الحاسوب، سجل النموذج 92.7% عند استخدام الأدوات. وجاءت النتيجة قريبة من Claude Opus 5.5 بنسبة 96.2% وGPT-6 Astra بنسبة 95.9%، بحسب الاختبارات التي نشرتها Moonshot AI.

وتشير الشركة أيضًا إلى تحسن قدرة النموذج على التعامل مع التصميم البارامتري، الذي يسمح بتعديل خصائص النموذج وعلاقاته الهندسية، بما يشمل القطع الميكانيكية والتصميمات المعمارية والأثاث القابل للتخصيص. ويمكنه كتابة وتشغيل نصوص برمجية باستخدام أدوات مثل Blender وبرامج CAD لتعديل الأشكال والمكونات والمواد وتكوين المشهد.

وبالتوازي مع إطلاق النموذج، أصبحت ميزة 3D Make متاحة عبر موقع Kimi والتطبيق. وتتيح الميزة معاينة النماذج الناتجة وتعديلها عبر الإنترنت، وتنزيلها للطباعة ثلاثية الأبعاد، أو تصديرها في صورة مقاطع فيديو وLive Photos. وهذا يجعل استخدام التقنية متاحًا أيضًا لمن يريد إنشاء نموذج بصري دون بناء سير عمل ثلاثي الأبعاد كامل من البداية.

تحليل مالي أكثر دقة

يمتد التطوير إلى مهام البحث المالي وتحليل المستندات، وهي أعمال تتطلب جمع المعلومات من مصادر متعددة، والتحقق من الأرقام، وإجراء الحسابات وربط النتائج ببعضها.

وفي اختبار OfficeQA Pro v2، المخصص لتحليل البيانات المالية الفعلية عبر استرجاع المعلومات والتحقق منها بين المستندات وإجراء الاستدلال الحسابي متعدد الخطوات، سجل Kimi K3.1 Pro نتيجة 64.4، وهي النتيجة التي وصفتها الشركة بأنها من أفضل النتائج في الاختبار. كما تحسن أداؤه في اختبار Frontier Finance الذي يقيس تنفيذ مهام الاستثمار، بدءًا من فرز الفرص وصولًا إلى تحليل الربحية.

وأظهرت الاختبارات المالية الداخلية تحسنًا مقارنة بالإصدار السابق أيضًا. فقد ارتفعت نتيجة مهام النمذجة المالية بمقدار 7.2 نقاط، وتحسنت مهام البحث المالي بمقدار 11.6 نقطة. وفي اختبار محاكاة إدارة الأعمال واتخاذ القرارات على مدى طويل، سجل النموذج أداءً يعادل نحو 4.2 أضعاف نتيجة Kimi K3.

وتشير البيانات المعلنة إلى أن تحسين الدقة شمل كذلك تقليل الإجابات غير المدعومة بالمعلومات. ففي اختبار Kimi Hallu Bench Hard الداخلي، انخفض معدل الهلوسة على مستوى الادعاءات من 23.4% في Kimi K3 إلى 8.3% في Kimi K3.1 Pro. لكن الشركة توضح أن الاختبار مصمم عمدًا لتحدي النماذج بأسئلة صعبة، لذلك لا تمثل هذه النسب معدل الأخطاء المتوقع في الاستخدام اليومي.

ضوابط أمنية قبل إتاحة أوزان النموذج

تطرقت Moonshot AI أيضًا إلى قدرات النموذج في الأمن السيبراني، موضحة أنها أجرت تعديلات خلال التدريب للحد من مخاطر إساءة استخدامه في اكتشاف الثغرات واستغلالها، مع الحفاظ على قدراته البرمجية العامة.

وبحسب الشركة، أزالت بيانات مرتبطة بالأمن السيبراني من مراحل محددة في التدريب، وقلّصت المهام ذات الصلة ضمن بيئة التعلم المعزز قبل إصدار الأوزان. وفي اختبار داخلي لاكتشاف الثغرات واستغلالها، سجل الإصدار النهائي نتيجة 81%، مقابل 90.5% لنسخة تجريبية لم تطبق عليها إجراءات الحد من هذه المخاطر.

ويتمثل مسعى المطوّرين في إتاحة نموذج مفتوح الأوزان يمكن الاستفادة منه في مراجعة الشيفرات وحماية الأنظمة، دون دفع قدراته الهجومية إلى المستوى الذي بلغته النسخة التجريبية غير المقيدة. وتكتسب هذه الخطوة أهمية خاصة مع اقتراب إتاحة الأوزان، إذ تمنح المطورين مرونة أكبر في التشغيل والتخصيص، لكنها تضع مسؤولية إضافية على الجهات التي ستنشر النموذج أو تستخدمه في تطبيقات حساسة.

كيفية استخدام Kimi K3.1 Pro

يمكن تجربة النموذج عبر موقع Kimi أو تطبيق الهاتف، كما يمكن استخدامه في Kimi Work لتنفيذ مهام العمل، أو في Kimi Code للمشروعات البرمجية. ويستطيع المطورون الوصول إليه عبر واجهة API باستخدام المعرّفين kimi-k3.1-pro وkimi-k3.1-pro-highspeed.

أما أوزان النموذج كاملة، فمن المقرر إصدارها في 4 نوفمبر 2026، وفق الإعلان الرسمي. ولم يحدد الإعلان موعدًا مختلفًا لهذا الإصدار، لذلك يظل هذا التاريخ هو الموعد المعلن لإتاحة الأوزان.

يمثل Kimi K3.1 Pro تحديثًا يركز على تنفيذ المهام الطويلة التي تجمع بين الاستدلال واستخدام الأدوات وإنتاج نتائج عملية، بدل الاقتصار على المحادثة والإجابة عن الأسئلة. وتبدو البرمجة والنمذجة ثلاثية الأبعاد والتحليل المالي من أبرز مجالات اهتمام الشركة، على أن تظل الاختبارات المستقلة وتجارب الاستخدام الفعلية عاملين أساسيين لتقييم مدى ثبات هذه النتائج خارج بيئة التقييم التي نشرتها Moonshot AI.